Nonlinear Models for Plant Height of Rye Cultivars at Sowing Times
Notice bibliographique
Résumé
Adjusting nonlinear Gompertz and Logistic models will help in the understanding of the growth pattern of the rye crop and also in the height response of the plant, when planted in different environmental conditions. The the aims of this study were to adjust the nonlinear Gompertz and Logistic models for plant height and indicate the one that best describes growth of two rye cultivars in five sowing times. Ten uniformity trials were conducted with the rye crop in the 2016 harvest. In each trial, ten randomly selected plants were evaluated from the first expanded leaf weekly. In each plant height was measured. The adjustment of the Gompertz and Logistic models as a function of the accumulated thermal sum was performed with the average plant height at each evaluation. The parameters a, b, and c were estimated for each model. The confidence interval for each parameter and the inflection points, maximum acceleration, maximum deceleration and asymptotic deceleration were calculated. The quality of fit of the models was verified by the coefficient of determination, Akaike's information criterion and residual standard deviation. Intrinsic non-linearity and non-linearity of the parameter effect were quantified. Both models describe satisfactorily the plant height. The model that best describes the growth of rye cultivars is Logistic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».